[发明专利]一种IDE环境下代码自动生成工具分析方法

说明书

本发明公开了一种IDE环境下代码自动生成工具分析方法，本发明方法为：Step1、程序员行为数据获取；Step2、自动生成代码数据获取；Step3、行为与代码自动生成数据预处理；Step4、代码自动生成过程分析。本发明所提出的方法能够有效监测并记录程序员的开发行为、代码自动生成工具在编码过程中所推荐的代码及相关信息；本发明可以分析不同的代码自动生成工具在实际开发过程中对软件开发的影响程度。

技术领域

本发明涉及一种IDE环境下代码自动生成工具分析方法，属于云故障检测领域。

背景技术

随着代码自动生成方法的不断改进和完善，一些代码自动生成工具逐渐成型，包括aiXCoder、Kite、IntelliJ IDEA等。

aiXcoder结合严格筛选的海量领域源代码进行训练，能够充分学习和掌握隐含于海量代码中的编码模式与规律并用于代码的生成和补全。aiXcoder还能快速了解一个程序员的编程习惯，记录程序员常用的程序模式、API调用序列等，从而在开发过程中自动以最大程度协助程序员完成工作。目前AiXcoder以插件的方式集成于IntelliJ IDEA和Pycharm中。

Kite是一款为Python程序员提供实时代码片段的工具，在编写代码时会显示程序员使用的库和终端命令的示例文档，甚至可以自动检测并解决程序员的简单的错误和需求。Kite与程序员现有的编辑器和终端并行运行，目前Kite支持的编辑器包括SublimeText、Emacs、Vim、PyCharm和Atom，并且为程序员提供开源插件，方便程序员在继续使用自己熟悉的编译器的情况下应用Kite来提高编程效率。

IntelliJ IDEA代码自动生成工具是IntelliJ IDEA集成开发环境中自带的代码智能完成工具。IntelliJ IDEA提供了多种代码完成的方式：代码基本完成、代码智能完成、第二次代码完成、第二次代码智能完成、代码声明完成等。

这些工具已被应用于软件开发中，但是缺乏对此类工具结合实际开发的分析。在使用代码自动生成工具时，程序员通常比较关注代码自动生成的质量以及代码自动生成规模的大小，生成代码的正确性，以及在实际开发中能给程序员带来多少开发效率的提升。因此，针对代码自动生成工具的分析成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供了一种IDE环境下代码自动生成工具分析方法，有助于分析代码自动生成工具在实际开发中的作用。

本发明的技术方案是：一种IDE环境下代码自动生成工具分析方法，所述方法的具体步骤如下：

Step1、程序员行为数据获取：通过监测IDE环境下程序员的按键操作以得到程序员行为数据；其中程序员行为数据包括程序员输入按键，程序员选择生成代码行为标记；

Step2、自动生成代码数据获取：根据程序员行为数据判断是否触发代码自动生成，获取程序员选择的生成代码、代码来源、生成代码、选择生成代码所用键数；

Step3、行为与代码自动生成数据预处理：针对步骤Step2获取的数据进行遍历，将不同代码自动生成工具生成的代码进行分类，将预处理结果存入到生成代码分类结果矩阵中；

Step4、代码自动生成过程分析：针对多次Step2、Step3获取到的生成代码分类结果矩阵进行分析，统计不同工具在代码自动生成过程中的相应表现。

所述Step1具体如下：

Step1.1、初始化Project为当前项目，Editor为当前编辑器，键盘按键KeyStrokes为空，程序员输入按键ProgrammerInput为空，程序员选择生成代码行为标记SelectAction为False，执行Step1.2；

Step1.2、判断当前项目和编辑器是否不等于null，如果是则执行Step1.3，否则结束；